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基于多源数据融合的电力短期负荷预测方法及系统

发明专利未知
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10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

申请人

国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司; 国网河北省电力有限公司无极县供电分公司; 国家电网有限公司

发明人

陈传兴; 张琦; 卢露; 宋彦坤; 刘立宁; 杨苗苗; 张科; 杨冲; 张庆汉

申请日

Jun 16, 2026

公开日

Oct 20, 2026

IPC 分类

G06F 18/25 (2023.01)G06F 18/2431 (2023.01)G06Q 10/10 (2023.01)G06Q 50/06 (2024.01)G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06N 3/0499 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/0985 (2023.01)G06N 20/20 (2019.01)G06N 5/01 (2023.01)G06F 18/22 (2023.01)H02J 3/00 (2026.01)H02J 103/40 (2026.01)H02J 103/30 (2026.01)

本发明涉及电力系统调度自动化与智能负荷预测技术领域,提供了一种基于多源数据融合的电力短期负荷预测方法及系统,包括:采集目标电网区域内的多源数据,并对多源数据进行数据预处理和特征筛选,得到标准化输入特征数据;对标准化输入特征数据进行短期负荷预测,得到各基模型的初始短期负荷预测序列;加权融合各基模型的初始短期负荷预测序列,生成初始融合短期负荷预测序列;对各基模型的初始短期负荷预测序列及初始融合短期负荷预测序列进行约束和修正,并结合历史负荷数据进行滚动修正,得到次日最终的短期负荷预测结果。解决相关技术中特殊场景预测精度不足、政策性负荷波动无法量化、数据源单一及多源数据安全融合困难的问题。

§ Ⅵ

专利附图

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